筆記(總結)-PCA(主成分分析)
主成分分析是一種特徵抽取手段，通過將樣本從原始空間映射到低維空間實現特徵數量的減少，而低維空間中某一維度實際上是原始空間的一種「雜糅」表示。在之前的博客中提到過參考鏈接，由於PCA涉及的數學手段包括矩陣、特徵值和特徵向量，參考筆記-矩陣與特徵值這一篇，對其有一定理解後再來看PCA算法就比較清晰了。 首先給出PCA算法： 對所有樣本進行中心化： xi←xi−1m∑mi=1xi x i ← x i −
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